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车牌定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位，即运用数字图像处理、模式识别、-等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的车牌区域，其输入是原始的汽车图像，输出是车牌图像。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出车牌的难度较大。8%的识别率外，国外暂时还不能，当然，这与国外的车牌没什么规律，个性化有关，车外多数都是凭借rfid或蓝牙技术来实现---车取卡进入停车场，还有常见的是取票停车。目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，车牌定位算法的分类并不是唯1的，区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不---问题。

车牌定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位车牌位置，基于改进isotropic sobel边缘检-子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进isotropic sobel边缘检-子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态学来运算得到车牌的候选区域，---利用车牌特征去除伪车牌。在运用识别效果上，视频流识别模式的优势时可以通过自动---识别单元自动化的从---到的动态图像进行识别车辆车牌信息，并记录车辆的外观、颜色等信息。

什么是车牌识别？

车牌识别技术是指对---机所拍摄的车辆图像或视频序列，经过机器视觉、图像处理和模式识别等算法处理后自动读取---码、车牌类型、车牌颜色等信息的技术，是-技术中重要的分支。它的硬件基础包括触发设备、---设备、照明设备、图像采集设备、识别---码的处理机，其软件---包括车牌定位、字符分割、字符识别等算法。从安装工程量、运用识别效果和安装成本三方面去探索，三种车牌识别系统都各有优势：1。目前已经被广泛应用于智能交通系统的各种场合，像公路收费、停车管理、称重系统、交通-、公路稽查、车辆调度、车辆检测等。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通全自动化管理有着现实的意义。

车牌识别系统安装注意事项

在车牌识别系统安装中需要注意以下几点：

1、在常规停车场主要还是针对蓝色车辆号牌识别，标准车牌识别系统针对个性车牌以及非标车牌识别率相对标准车牌识别率会低一点，故现场使用时会有非标车牌字符识别出错的情况，以及污损车牌、只要整体识别率合理，无法完全---此类车辆进出。

2、车辆通过相机监控区域时，因为前车跟后车太近，后车车牌被遮挡无法识别的情况，需在距离道闸五米的距离设置减速带，尽可能减少此种情况。

3、车牌识别像机为百万像素，---机与电脑之间建议采用千兆交换机，网线距离不超过50米。

4、设备取电一定从有---接地的电源线取电，并将电源地线接至设备底线接口处，避免室外设备防雷失效的造成的雷击硬件烧坏；

5、道闸杆的下方如果切地感线圈，则线圈距离金属如井盖、金属下水道等距离一米以上，避免干扰地感线圈。

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